基于EMD的井下近钻头振动数据分析

论文摘要

针对井下异常振动造成的钻头损坏、钻具疲劳、钻进效率慢等问题,提出了一种基于经验模态分解算法的井下异常振动识别方法;通过对井下近钻头振动数据进行经验模态分解,得到近钻头振动数据的本征模态分量;对本征模态分量进行希尔伯特变换,得到井下近钻头振动数据的瞬时频率,从而识别出井下异常振动;相较于传统的基于时域分析和快速傅里叶分析的井下异常振动识别方法,提高了识别速率、识别准确率,有助于缩短建井周期,节省钻井成本。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张霞,张涛,李玉梅,黄升

关键词: 近钻头振动数据,经验模式分解,频域分析,异常振动识别

来源: 北京信息科技大学学报(自然科学版) 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,矿业工程

单位: 北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京信息科技大学自动化学院

基金: 北京信息科技大学师资补充与支持计划(5029011102),北京信息科技大学科研水平提高重点研究培育项目(5221835901),北京市教委一般项目(KM201811232011),北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划-青年拔尖人才培育计划(CIT&TCD201804057)

分类号: P634

DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2019.06.011

页码: 59-63

总页数: 5

文件大小: 264K

下载量: 126

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